私たちはAI AtoZプロジェクト実施会社です
VertScendのDefectSense ProTrackは、高度なビデオ分析を使用して欠陥を正確に検出および識別するリアルタイムの板金欠陥追跡システムです。主な機能には、生産プロセスのリアルタイム表示、PLC/Level1のシームレスな統合、複雑な欠陥追跡、カスタマイズ可能な制御信号とアラームなどがあります。柔軟な設置オプションによりさまざまなレイアウトが可能になり、使いやすいダッシュボードでは品質管理や意思決定のための履歴データにアクセスできます。全体として、操作の安全性が向上し、スクラップ率が最小限に抑えられるため、製品全体の品質が向上します。
ミッション：高度な欠陥検出、リアルタイムのプロセス監視、データ主導の最適化、シームレスな自動化統合、および運用上の安全性の向上を通じて、製品品質を向上させます。
DefectSenseはJSWタラプールで正常に実装されました。パイロットが成功したことで、JSW Vasing、SAIL Asansol、ADANI、Vedanta BalCoでのパイロットの成功が実証されました。
当社の製品は、非効率的な欠陥検出、リアルタイム監視の欠如、限られたデータ分析機能、手動による介入の必要性、高い製品返品などの問題を解決し、安全上のリスクと機器の損傷を軽減します。
現在の欠陥検出方法は時間がかかり、エラーが発生しやすく、リアルタイムの追跡ができないため、製品の品質が低下します。
当社のソリューションでは、高精度のカメラによる鮮明な画像処理、正確な欠陥の検出と識別のための人工知能プラットフォーム、および簡単な欠陥評価のための使いやすいダッシュボードを使用しています。
機械学習、ビデオ分析、AI ベースの画像処理、IoT 統合。
当社のシステムは、高速カメラと欠陥検出用のディープニューラルネットワークプラットフォームを使用しており、評価が容易な操作のダッシュボードを備えています。
当社のソリューションは、正確な欠陥検出、リアルタイム監視、シームレスな統合、プロセスの最適化、安全性の向上を保証します。
以下に示すように、私たちはお金を使って設計ソリューションの市場規模を推定します
今後3年間の目標は何か
あなたの主な役割は、Vertscendのオートメーション担当ディレクターで、グローバルなマーケティング戦略と販売実績を担当します。
チームには、CEOのValen Jadav、最高技術責任者のPankaj Jadav、セールス、オペレーション、マーケティング、プロジェクト実行、開発プロジェクト、ネットワークマネージャーが含まれます。
あなたのスタートアップ企業は、コグネックス、ISRA VISION AG、Keynes、Basler AG、Datalogic SpA、Teledyne DALSA Inc.、オムロンマイクロスキャンシステムズ、ナショナルインスツルメンツ、シーメンスAGなど、さまざまな競合他社を抱える完全な人工知能プロジェクト実装企業です。
当社のシステムは、継続的な欠陥監視のための高速運転、迅速な欠陥検出によるダウンタイムの最小化、高度なビデオ分析による正確な品質管理、既存のプラントインフラとのシームレスな統合、柔軟な設置オプションを提供します。
商用ハードウェアとソフトウェアに関しては、2つの要素があります。ハードウェアには、高速かつ高精度なカメラ、サーバー、エッジプロセッサ、および年間ライセンスに基づく人工知能ベースのソフトウェアが含まれます。
私たちのプロジェクトは現在、JSW Tarapurの2つの主要拠点で正常に運営されており、それらの生産環境にシームレスに統合されています。ADANI、SAIL、VeDantaなどの有名企業が、私たちの効果的な製品デモンストレーションを見てきました。
6。ユーザーあたりの平均収益 (ARPU): ユーザー1人あたりの平均収益を計算することは重要です。これにより、顧客からどれだけの利益を得ているかがわかります。 7.ウイルス係数:この指標は、追加のユーザーを呼び込んだ顧客がいるかどうかを知るのに役立ち、指数関数的な増加を確実にします 8.リテンション率:長期にわたって忠実でアクティブなユーザーベースを追跡し、維持するのに役立ちます。 9.顧客満足度スコア (CSAT): 購入やスタートアップ企業とのやり取りに対する顧客満足度を評価するための定期的なチェック 10.収益損失率:現在の結果を推定して将来の収益を見積もることで、金融の安定性を深く理解することができます。 これらの指標を前述の数値とともに監視することで、パフォーマンスを完全に理解することができ、効果的な意思決定が容易になり、ユニコーン・スタートアップになるための道が開けます。
当社の総売上高は25万インドルピーに達し、DefectSenseは5万インドルピーという驚異的な金額に貢献しました。
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特定のハードウェアコンポーネントに依存しているため、お客様への導入率は低いか、既存のインフラストラクチャとの統合が難しい
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